digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Abstrak dan Pengesahan (revisi).pdf
PUBLIC M. Arif Trikanda

Pada saat ini, data pada web meningkat secara pesat sehingga memudahkan siapa pun untuk mencari dan mendapatkan informasi yang diinginkan. Karena itu, kualitas data menjadi hal yang semakin penting untuk diperhatikan. Salah satu cara untuk melakukan evaluasi terhadap kualitas data adalah dengan melakukan analisis terhadap trustworthiness data, yaitu melihat apakah data tersebut dapat dipercaya atau tidak, dengan memanfaatkan data provenance. Provenance adalah asal usul data, yaitu dari mana data berasal dan bagaimana bisa berakhir di sumber data saat ini. Pada tesis ini, pengukuran trustworthiness data pada web berdasarkan provenance mengadaptasi penggunaan cyclic framework yang sebelumnya digunakan untuk data pada sensor network. Perhitungan trust score dilakukan dengan pendekatan value similarity dan provenance similarity. Cyclic framework untuk data sensor network hanya bisa digunakan untuk menghitung trust score dari data yang bertipe numerik. Karena data pada web memiliki berbagai tipe yang berbeda, pada tesis ini didefinisikan pengukuran similarity untuk berbagai tipe data, di samping didefinisikan pula pengukuran provenance dari sumber data di web. Cyclic framework yang telah diadaptasi agar bisa digunakan untuk mengukur trustworthiness data pada web berikut model pengukuran provenance pada sensor network telah dites untuk mengukur trustworthiness data dari berbagai tipe, yaitu data numerik, data teks, dan data berjenis koleksi objek.